Mapping Louisiana's Missing: Spatiotemporal Profiling of Louisiana's Missing Persons- An Experimental Application of Geographic Information Systems and Forensic Anthropology
Notice bibliographique
Résumé
The growing number of unresolved unidentified and missing persons cases in the United States is this nation’s ‘silent mass disaster’ (Ritters, 2007). In addition to contextualizing biocultural traits of these cases, forensic anthropologists are uniquely qualified to address this underrecognized humanitarian crisis due to their proven ability to bridge conflicting stakeholders in often complex sociopolitical environments and to create improved opportunities for community collaboration. This project explores local and state demographic trends of missing persons cases and how this information can be used to assist investigative agencies with their missing population, analyzes gaps in identification data, and selects optimal locations for community events that call attention to unidentified and missing persons cases.\nA total of 557 open and closed missing persons cases were used from the database of the Louisiana Repository for Unidentified and Missing Persons Information Program, hereinafter referred to as the Repository. CrimeStat© and ArcMap software were used to process and analyze geographic anchor point locations of missing persons and to produce visual representations of that data. While missing persons data in the Repository were generally comparable to other missing populations from the United Kingdom, Canada, and Australia, the demographic composition of those trends varied greatly among populations. The application of GIS helped illustrate gaps in data that are useful for the identification of unknown decedents; these cold spots can inform investigative agencies for future data collection. Lastly, a series of spatial clustering analysis methods were performed to elucidate five strategic spatially-informed locations for hosting missing persons outreach events that are designed to increase public awareness, collect additional information, and engage families of missing persons as valued stakeholders.\nThis study highlights the importance of discussing demographic trends in regional missing persons data that provide context as to why the reported missing population does not necessarily reflect the population at large. These findings demonstrate the latent value of geospatial analyses when applied to missing persons data and how this approach can benefit an investigating stakeholder’s ability to alleviate human suffering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».